Faster-RCNN 图像识别

Faster-RCNN 是 R-CNN 系列中的第三个版本，后续版本包括 Fast-RCNN 和原始 RCNN。由于前两个版本存在一些局限性，如 R-CNN 不能实现端到端的训练，Fast R-CNN 使用 Selective Search 方法效率较低等问题，研究者在此基础上开发了 Faster-RCNN。

对象检测

Faster-RCNN 将特征提取、区域提议、边界框回归及分类任务整合到单一网络中，从而提升了检测速度，并克服了早期版本的一些缺点。

Faster R-CNN 工作流程

1. 特征提取：Faster R-CNN 利用卷积层结合 ReLU 和池化层来提取目标特征。
2. 区域提议网络 (RPN)：RPN 通过 Softmax 函数判断锚点是否属于某一类别，并利用边界框回归技术调整锚点位置，最终确定目标位置。
3. 区域池化：该步骤收集输入特征与候选区域，提取目标区域特征，供后续分类使用。
4. 分类：利用目标区域特征进行分类，并结合边界框回归来精确确定目标位置。

如何实现 Faster R-CNN

实现 Faster R-CNN 可以借助 OpenCV 和 MobileNet SSD，但需要大量代码支持。因此，我们将重点放在如何使用 OpenCV 和 Faster R-CNN 的预训练模型来实现图像和视频的目标检测。

Faster R-CNN 包含两种模型：faster_rcnn_inception_v2 和 faster_rcnn_resnet50。前者体积较小，速度更快。本文将使用 faster_rcnn_inception_v2 模型来搭建目标检测系统。

实现步骤

1. 导入模型和参数

   • 根据使用的模型路径调整代码中的相关配置。

2. 定义模型识别类型

   • Faster R-CNN 能识别大约 100 种不同类别的物体，涵盖生活中的大部分常见物品。如果需要，用户可以通过自己的数据集训练新模型。

3. 建立神经网络

   • 使用 OpenCV 的 DNN 模块加载预训练的 Faster R-CNN 模型。需要注意的是，Faster R-CNN 模型是在 TensorFlow 上训练的，而 SSD 模型则在 Caffe 上训练。

4. 计算 Blob 并进行预测

   • 将图像调整为固定大小（如 300x300），计算 Blob 并将其传递给神经网络进行预测。

5. 筛选预测结果

   • 遍历预测结果，提取置信度高于设定阈值的目标。这一过程与 SSD 的处理方式类似，但需确保使用的是 OpenCV 3.4.2 或更高版本。

进一步应用

对于如何将此代码应用于视频检测以及如何通过多进程技术加速神经网络推理，请参阅之前的教程。

希望这些内容能帮助你更好地理解和应用 Faster-RCNN。